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高并发服务简介
高并发意味着大流量，需要运用技术手段抵抗流量的冲击，这些手段好比操作流量，能让流量更平稳地被系统所处理，带给用户更好的体验。常见的高并发场景有：淘宝双11、春运抢票、微博大V的热点新闻等。除了这些典型事情，每秒几十万请求的秒杀系统、每天千万级的订单系统、每天亿级日活的信息流系统等，都可以归为高并发。该情况的发生会导致系统在这段时间内执行大量操作，例如对资源的请求，数据库的操作等。如果高并发处理不好，不仅仅降低了用户的体验度（请求响应时间过长），同时可能导致系统宕机，严重的甚至导致OOM异常，系统停止工作等。
从宏观角度看，高并发系统设计的目标有三个：
- 高性能
- 高可用
- 高可扩展
使用pythonweb框架进行高并发模型上线部署的架构思路探索
文章大纲web框架性能测试基准saniclstmyolopostmanpost图片sanic服务处理flask+gevent+gunicornlstmyologrpcyolo封装postman压测新增test新增接口自定义断言与设置压测结果解析postman压测结果json参考文献web框架性能测试基准TechEmpower是许多执行基本... 查看详情
「ml实践篇」机器学习项目落地(代码片段)
...据所有其他指标，预测任意区域的房价中位数；机器学习项目清单框出问题并看整体；获取数据；研究数据以获得深刻见解；准备数据以便将潜在的数据模式提供给机器学习算法；探索不同模型，并列... 查看详情
深度学习实战——不同方式的模型部署（cnnyolo）(代码片段)
...解析1.智慧养鹅2.电影推荐系统五、部署方案补充 1.通过机器学习平台进行模型部署1.1PAI-EAS1.2PAI-Blade2.参考资料系列文章目录本系列博客重点在深度学习相关实践（有问题欢迎在评论区讨论指出，或直接私信联系我）... 查看详情
简谈9种高性能高可用高并发的技术架构
...挑战。为此，在实践中提出了许多解决方案，以实现网站高性能、高可靠性、易伸缩、可扩展、安全等各种技术架构目标。一、分层分层是企业应用系统中最常见的一种架构模式，将系统在横向维度上切分成几个部分，每个部分... 查看详情
python机器学习|超参数优化黑盒（black-box）非凸优化技术实践
...yetingyun.blog.csdn.net/一、关键原理为什么要做超参数优化？机器学习建模预测时，超参数是用于控制机器学习模型学习过程的参数。为了与从数据中学到的机器学习模型参数区分开，所以称其为超参数。超参数的配置通常决定了机... 查看详情
ja17-大型电商分布式系统应用实践+性能优化+分布式应用架构+负载均衡+高并发设计+持久化存储视频教程
...构+负载均衡+高并发设计+持久化存储视频教程新年伊始，学习要趁早，点滴记录，学习就是进步!不要到处找了，抓紧提升自己。对于学习有困难不知道如何提升自己可以加扣：1225462853获取资料.JA17-大型电商分布式系统应用实践+... 查看详情
地址标准化服务ai深度学习模型推理优化实践
...化服务中的深度学习模型开展了推理性能优化工作。通过高性能算子、量化、编译优化等优化手段，在精度 查看详情
机器学习数据科学基础——机器学习基础实践(代码片段)
【机器学习】数据科学基础——机器学习基础实践（一）@TOC前言什么是机器学习？机器学习是人工智能领域内的一个重要分支，旨在通过计算的手段，利用经验来改善计算机系统的性能，通常，这里的经验即历史数据。从大量... 查看详情
蓝昶：谷歌分布式机器学习优化实践
...具体将围绕以下几点展开：训练优化的背景FastSocket:NCCL的高性能网络栈用ReductionServer加速梯度聚合01训练优化的背景1 查看详情
r语言进行机器学习方法及实例
机器学习一般步骤收集数据，将数据转化为适合分析的电子数据探索和准备数据，机器学习中许多时间花费在数据探索中，它要学习更多的数据信息，识别它们的微小差异基于数据训练模型，根据你要学习什么的设想，选择你要... 查看详情
python机器学习及实践——进阶篇5（模型检验）
前面时不时提到模型检验或者交叉验证等词汇，特别是在对不同模型的配置，不同的特征组合，在相同的数据和任务下进行评价的时候。究其原因是因为仅仅使用默认配置的模型与不经处理的数据特征，在大多数... 查看详情
基于kubevela的机器学习实践(代码片段)
...更便捷地完成模型训练及模型服务。作者：KubeVela社区在机器学习浪潮迸发的当下，AI工程师除了需要训练、调试自己的模型之外，还需要将模型进行部署上线，从而验证模型的效果（当然，有的时候，这部分工作由AI系统工程师... 查看详情
探索concurrenthashmap高并发性的实现机制
...rentHashMap是util.concurrent包的重要成员。本文将结合Java内存模型，分析JDK源代码，探索ConcurrentHashMap高并发的具体实现机制。由于ConcurrentHashMap的源代码实现依赖于Java内存模型，所以阅读本文需要读者了解Java内存模型。同时，Concur... 查看详情
人工智能怎么做？
...标。学习相关技术：学习和掌握人工智能相关的技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。收集数据：根据应用场景，收集数据集，为训练机器学习模型提供数据。训练模型：使用机器学习算法，训练模型并... 查看详情
基于kubevela的机器学习实践(代码片段)
作者：TianxinDong，KubeVela团队在机器学习浪潮迸发的当下，AI工程师除了需要训练、调试自己的模型之外，还需要将模型进行部署上线，从而验证模型的效果（当然，有的时候，这部分工作由AI系统工程师来完成）。这一部分工作... 查看详情
机器学习模型的实用建议
高方差/偏差的解决策略高方差就是模型的训练误差与验证误差相去甚远，一般由于模型过拟合使得训练误差很低而验证误差很高；高偏差就是模型的训练误差与验证误差非常逼近但是都很高，往往由于模型欠拟合使得两者误差... 查看详情
探索concurrenthashmap高并发性的实现机制(代码片段)
...rentHashMap是util.concurrent包的重要成员。本文将结合Java内存模型，分析JDK源代码，探索ConcurrentHashMap高并发的具体实现机制。由于ConcurrentHashMap的源代码实现依赖于Java内存模型，所以阅读本文需要读者了解Java内存模型。同时，Concur... 查看详情
golang在视频直播平台的高性能实践（含ppt下载）
...于并发量与重要性比较高，所以成为golang小试牛刀的首批高性能高并发服务。 把大服务拆细，然后服务化独立部署，更容易简化部署，也容易单点细节优化与升级。多数服务的能力是通用的，如平滑重启、多机房部署等... 查看详情